Dalam beberapa tahun terakhir, dengan perkembangan pesat teknologi blockchain dan kecerdasan buatan, kombinasi Web3 dan AI menjadi salah satu topik yang paling diperhatikan di bidang teknologi. Namun, bidang baru ini masih menghadapi banyak tantangan, termasuk kompleksitas penggabungan teknologi, masalah tata kelola kekuasaan data, serta kontradiksi antara spekulasi pasar dan realisasi nilai.
Dalam space yang diselenggarakan oleh Golden Finance, dua orang profesional industri: Pendiri dan CEO LingoAI, Una Wang; LOYAL Lu Yao, melakukan diskusi mendalam mengenai "Apakah masih ada kesempatan untuk narasi Web3 ditambah AI?", menganalisis kondisi saat ini dan arah masa depan dari berbagai dimensi seperti teknologi, ekosistem, dan kepercayaan pengguna. Berikut adalah ringkasan dan analisis dari pandangan inti para tamu:
I. Inti dari penggabungan Web3 dan AI: Dominasi data dan nilai teknologi
1. Esensi Web3 adalah untuk menyelesaikan masalah kepemilikan data.
Tamu Una menunjukkan bahwa konsep Web3 telah diajukan 20 tahun yang lalu oleh bapak World Wide Web, Tim Berners-Lee, dengan tujuan inti untuk memecahkan monopoli data era Web2, sehingga pengguna benar-benar memiliki dan mengontrol data mereka sendiri. "Dalam model Web2, platform seperti Facebook dan Douyin menghasilkan uang dari data pengguna, namun tidak mendistribusikan keuntungan kepada para kontributor data. Sementara itu, Web3 melalui protokol desentralisasi mengembalikan kepemilikan data kepada pengguna dan mewujudkan tata kelola yang transparan melalui teknologi blockchain." Dia menekankan bahwa perubahan ini tidak hanya dapat menyelesaikan masalah kepatuhan seperti GDPR, tetapi juga dapat memberikan sumber data berkualitas tinggi untuk AI.
Una mengambil contoh ChatGPT untuk menjelaskan bahwa pelatihan model AI saat ini sangat bergantung pada pengumpulan data dari platform terpusat, namun data ini sering kali melibatkan penyalahgunaan privasi dan risiko kepatuhan. "Jika pengguna dapat secara mandiri memberikan otorisasi penggunaan data melalui protokol Web3 dan mendapatkan keuntungan dari situ, ini akan menyediakan ekosistem data yang patuh dan berkelanjutan untuk pengembangan AI." Dia percaya bahwa titik keterkaitan alami antara blockchain dan AI terletak pada kemampuan yang pertama untuk menyelesaikan masalah kepemilikan dan peredaran data, sementara yang kedua memerlukan data dalam jumlah besar untuk meningkatkan kemampuan model, dan kombinasi keduanya akan melepaskan potensi yang sangat besar.
2. Penyimpangan industri dari garis utama: terlalu mengejar spekulasi keuangan
Beberapa pembicara menyebutkan bahwa saat ini ada fenomena "penyimpangan narasi" yang serius di bidang Web3. Guru Lu Yao secara blak-blakan mengatakan: "Banyak orang menganggap Web3 setara dengan cryptocurrency dan spekulasi, mengabaikan esensi teknologinya. Kekacauan industri setelah 2017 menyebabkan uang buruk mengusir uang baik, banyak proyek hanya fokus pada penerbitan koin dan pengambilan uang tunai, bukan menyelesaikan masalah nyata." Perilaku jangka pendek ini tidak hanya merusak reputasi industri, tetapi juga menyebabkan kurangnya aplikasi Web3 yang benar-benar fenomenal.
Analisis lebih lanjut oleh Una menunjukkan bahwa kesalahpahaman pasar tentang Web3 berasal dari "terlalu dekat dengan uang". "Blockchain dan cryptocurrency secara alami memiliki atribut keuangan, tetapi jika hanya dipandang sebagai alat spekulasi, industri akan terjebak dalam siklus mati. Nilai sebenarnya harus tercermin dalam penyelesaian masalah inti seperti monopoli data dan peningkatan pengalaman pengguna melalui teknologi."
Dua, Tantangan dan Jalur Terobosan dalam Integrasi Teknologi
1. Kontradiksi antara perlindungan privasi dan transparansi
Perlindungan privasi menjadi fokus ketika membahas tantangan teknis konvergensi Web3 dan AI. Moderator bertanya, "Apakah konflik antara transparansi blockchain dan privasi data yang diperlukan untuk pelatihan AI menjadi batu sandungan bagi konvergensi?" UNA menjawab bahwa kontradiksi ini dapat diselesaikan melalui mekanisme otorisasi berjenjang. Pengguna dapat memilih untuk membuka data non-sensitif ke pelatihan model AI, dan bagian privasi dilindungi oleh teknologi enkripsi. Misalnya, protokol berbasis bukti tanpa pengetahuan dapat memverifikasi validitas data tanpa mengekspos data asli. ”
Luyou menambahkan bahwa transparansi itu sendiri adalah dasar untuk membangun kepercayaan. "Dengan mencatat seluruh proses kontribusi dan penggunaan data melalui blockchain, kita dapat mencegah penyalahgunaan data dan juga mendorong partisipasi pengguna. Misalnya, pihak proyek dapat menggunakan mekanisme imbalan token untuk mendorong pengguna memberikan data berkualitas tinggi, dan membatasi tindakan jahat melalui sistem reputasi di blockchain."
2. Kesenjangan antara kelayakan teknis dan penerapan skenario
Meskipun solusi teknis sudah memiliki bentuk awal, implementasi nyata masih menghadapi kendala. Una menunjukkan: "Saat ini, sebagian besar proyek yang menggabungkan Web3 dan AI masih berada di tahap konsep, kurang memiliki model bisnis yang jelas dan kebutuhan mendesak dari pengguna. Banyak pengembang yang hanya ingin ikut-ikutan, secara paksa menyisipkan fungsi AI ke dalam aplikasi blockchain, yang justru terlihat tidak sesuai." Dia berpendapat, kunci keberhasilan terletak pada menemukan skenario yang tepat, seperti berbagi data medis secara terdesentralisasi, penegakan hak cipta konten oleh kreator, dan lainnya.
Lyu Yao mengambil produk pembuat pasar sebagai contoh untuk mengemukakan potensi aplikasi AI di bidang keuangan. "Pembuat pasar tradisional bergantung pada strategi manual, yang memiliki risiko manipulasi pasar. Jika likuiditas dapat disediakan secara otomatis melalui algoritma AI dan dikombinasikan dengan transparansi blockchain, itu dapat secara signifikan meningkatkan keadilan transaksi." Namun, dia juga mengakui bahwa produk semacam itu perlu melewati verifikasi jangka panjang untuk mendapatkan kepercayaan pengguna. "Keamanan dana, stabilitas algoritma, dan kepatuhan adalah semua hambatan yang harus dilalui."
Tiga, Kepercayaan Pengguna dan Pembangunan Ekosistem
1. Bagaimana cara membongkar stigma "Web3 adalah penipuan"
Lu Yao memulai dari pengalaman pribadinya, menunjukkan bahwa industri Web3 menghadapi krisis kepercayaan yang serius. "Ketika saya menyebutkan bahwa saya terlibat dalam Web3 di industri tradisional, orang sering kali mengaitkannya dengan penipuan atau spekulasi. Stigmatisasi ini berasal dari perkembangan yang tidak teratur dari proyek-proyek awal dan kurangnya pengawasan." Dia menyerukan kepada para pelaku industri untuk lebih memperhatikan nilai produk daripada spekulasi jangka pendek. "Hanya dengan menciptakan aplikasi yang benar-benar menyelesaikan masalah pengguna, kita dapat mengubah persepsi orang luar."
Una berpendapat bahwa pendidikan dan misi adalah kunci. "Banyak pengguna bahkan praktisi tidak memahami misi inti Web3. Kita perlu meningkatkan kesadaran publik melalui kerja sama internasional (seperti bekerja sama dengan Forum Tata Kelola Internet PBB), sambil mendorong protokol standar dan kerangka tata kelola, untuk mengurangi kekacauan dalam industri."
2. AI Hibrida dan Kedaulatan Data Pengguna
Menyikapi keadaan penyalahgunaan data pengguna dalam aplikasi AI, Una mengusulkan solusi "AI hibrida". "Pengguna dapat menyimpan data privasi secara lokal atau di jaringan terdesentralisasi, dan hanya memberi izin kepada agen AI tertentu untuk menggunakannya. Misalnya, data kesehatan pribadi diproses oleh AI lokal, sementara data publik (seperti informasi cuaca) dapat diakses melalui model terbuka seperti ChatGPT." Model ini tidak hanya melindungi privasi, tetapi juga memanfaatkan kemampuan AI secara maksimal.
Dia lebih lanjut menyebutkan bahwa ekosistem sumber terbuka akan mendorong proses ini. "Model sumber terbuka seperti Llama dan DeepSeek dari Meta telah menurunkan hambatan teknologi, memungkinkan lebih banyak pengembang untuk berpartisipasi dalam membangun aplikasi AI yang berpusat pada pengguna. Di masa depan, setiap pengguna mungkin memiliki asisten AI khusus, yang dilatih berdasarkan data pribadi, tetapi kedaulatan data selalu berada di tangan pengguna."
Empat, Outlook Masa Depan: Penyerapan Teknologi dan Kolaborasi Ekosistem
1. Dari spekulasi ke nilai: Aturan bertahan hidup proyek
Proyek Web3 yang ingin bertahan lama harus menyeimbangkan ekonomi token dengan nilai teknis. "Token tidak boleh hanya menjadi alat pendanaan, tetapi harus terikat erat dengan fungsi produk. Misalnya, melalui token yang mendorong pengguna untuk menyumbangkan data, berpartisipasi dalam tata kelola, atau menukarkan layanan." Dia menyarankan para investor untuk memperhatikan latar belakang tim dan kemampuan implementasi teknis, bukan hanya mengejar popularitas pasar secara membabi buta.
Una menyatakan bahwa "Kesuksesan ChatGPT telah melalui akumulasi teknologi selama puluhan tahun, dan Web3 juga memerlukan kesabaran. Proyek harus fokus pada skenario yang tersegmentasi, seperti mewujudkan perputaran data lintas platform melalui blockchain, atau memanfaatkan AI untuk mengoptimalkan efisiensi pelaksanaan kontrak pintar."
2. Keseimbangan antara regulasi dan inovasi
Para pembicara sepakat bahwa kepatuhan adalah isu yang tidak dapat dihindari dalam penggabungan Web3 dan AI. Una menggunakan Singapura sebagai contoh, menunjukkan bahwa pemerintah perlu memperkuat perlindungan investor sambil mendorong inovasi. "Kasus FTX mengungkapkan kerentanan bursa terpusat, dan penggabungan keuangan terdesentralisasi (DeFi) dengan AI di masa depan mungkin menjadi titik terobosan, tetapi perlu dibangun mekanisme audit yang transparan dan kerangka pemisahan risiko."
Lu Yao menambahkan bahwa regulasi tidak boleh dilakukan secara seragam. "Misalnya, algoritma pembuat pasar otomatis dapat mewujudkan pemantauan waktu nyata melalui catatan di blockchain, yang tidak hanya menjamin keadilan, tetapi juga memberikan dukungan data untuk regulasi. Kuncinya adalah menemukan titik keseimbangan antara inovasi teknologi dan pengendalian risiko."
Penutup: Memperbaiki diri di pasar bearish, menunggu bunga mekar di pasar bullish
Baik revolusi kedaulatan data yang diusulkan oleh Guru Una maupun produk pembuat pasar AI yang dibayangkan oleh Lu Yao, keduanya perlu melalui iterasi teknologi dan pembinaan ekosistem. Penggabungan Web3 dan AI bukanlah sekedar hibrid, melainkan suatu keharusan dalam evolusi teknologi. Ketika hegemoni data dipecahkan dan kedaulatan pengguna ditegakkan, kita akan menyambut era digital yang lebih adil dan lebih cerdas. Namun, realisasi visi ini memerlukan ketekunan dan eksplorasi dari setiap peserta.
Tautan tayangan ulang:
Bagian 1:
Bagian2:
Catatan: Artikel ini disusun berdasarkan diskusi siaran langsung dari tamu, tidak merupakan saran investasi. Pasar memiliki risiko, keputusan harus dilakukan dengan hati-hati.
Konten ini hanya untuk referensi, bukan ajakan atau tawaran. Tidak ada nasihat investasi, pajak, atau hukum yang diberikan. Lihat Penafian untuk pengungkapan risiko lebih lanjut.
Apakah masih ada kesempatan untuk narasi Web3+AI saat bull run tidak hadir?
Pendahuluan
Dalam beberapa tahun terakhir, dengan perkembangan pesat teknologi blockchain dan kecerdasan buatan, kombinasi Web3 dan AI menjadi salah satu topik yang paling diperhatikan di bidang teknologi. Namun, bidang baru ini masih menghadapi banyak tantangan, termasuk kompleksitas penggabungan teknologi, masalah tata kelola kekuasaan data, serta kontradiksi antara spekulasi pasar dan realisasi nilai.
Dalam space yang diselenggarakan oleh Golden Finance, dua orang profesional industri: Pendiri dan CEO LingoAI, Una Wang; LOYAL Lu Yao, melakukan diskusi mendalam mengenai "Apakah masih ada kesempatan untuk narasi Web3 ditambah AI?", menganalisis kondisi saat ini dan arah masa depan dari berbagai dimensi seperti teknologi, ekosistem, dan kepercayaan pengguna. Berikut adalah ringkasan dan analisis dari pandangan inti para tamu:
I. Inti dari penggabungan Web3 dan AI: Dominasi data dan nilai teknologi
1. Esensi Web3 adalah untuk menyelesaikan masalah kepemilikan data.
Tamu Una menunjukkan bahwa konsep Web3 telah diajukan 20 tahun yang lalu oleh bapak World Wide Web, Tim Berners-Lee, dengan tujuan inti untuk memecahkan monopoli data era Web2, sehingga pengguna benar-benar memiliki dan mengontrol data mereka sendiri. "Dalam model Web2, platform seperti Facebook dan Douyin menghasilkan uang dari data pengguna, namun tidak mendistribusikan keuntungan kepada para kontributor data. Sementara itu, Web3 melalui protokol desentralisasi mengembalikan kepemilikan data kepada pengguna dan mewujudkan tata kelola yang transparan melalui teknologi blockchain." Dia menekankan bahwa perubahan ini tidak hanya dapat menyelesaikan masalah kepatuhan seperti GDPR, tetapi juga dapat memberikan sumber data berkualitas tinggi untuk AI.
Una mengambil contoh ChatGPT untuk menjelaskan bahwa pelatihan model AI saat ini sangat bergantung pada pengumpulan data dari platform terpusat, namun data ini sering kali melibatkan penyalahgunaan privasi dan risiko kepatuhan. "Jika pengguna dapat secara mandiri memberikan otorisasi penggunaan data melalui protokol Web3 dan mendapatkan keuntungan dari situ, ini akan menyediakan ekosistem data yang patuh dan berkelanjutan untuk pengembangan AI." Dia percaya bahwa titik keterkaitan alami antara blockchain dan AI terletak pada kemampuan yang pertama untuk menyelesaikan masalah kepemilikan dan peredaran data, sementara yang kedua memerlukan data dalam jumlah besar untuk meningkatkan kemampuan model, dan kombinasi keduanya akan melepaskan potensi yang sangat besar.
2. Penyimpangan industri dari garis utama: terlalu mengejar spekulasi keuangan
Beberapa pembicara menyebutkan bahwa saat ini ada fenomena "penyimpangan narasi" yang serius di bidang Web3. Guru Lu Yao secara blak-blakan mengatakan: "Banyak orang menganggap Web3 setara dengan cryptocurrency dan spekulasi, mengabaikan esensi teknologinya. Kekacauan industri setelah 2017 menyebabkan uang buruk mengusir uang baik, banyak proyek hanya fokus pada penerbitan koin dan pengambilan uang tunai, bukan menyelesaikan masalah nyata." Perilaku jangka pendek ini tidak hanya merusak reputasi industri, tetapi juga menyebabkan kurangnya aplikasi Web3 yang benar-benar fenomenal.
Analisis lebih lanjut oleh Una menunjukkan bahwa kesalahpahaman pasar tentang Web3 berasal dari "terlalu dekat dengan uang". "Blockchain dan cryptocurrency secara alami memiliki atribut keuangan, tetapi jika hanya dipandang sebagai alat spekulasi, industri akan terjebak dalam siklus mati. Nilai sebenarnya harus tercermin dalam penyelesaian masalah inti seperti monopoli data dan peningkatan pengalaman pengguna melalui teknologi."
Dua, Tantangan dan Jalur Terobosan dalam Integrasi Teknologi
1. Kontradiksi antara perlindungan privasi dan transparansi
Perlindungan privasi menjadi fokus ketika membahas tantangan teknis konvergensi Web3 dan AI. Moderator bertanya, "Apakah konflik antara transparansi blockchain dan privasi data yang diperlukan untuk pelatihan AI menjadi batu sandungan bagi konvergensi?" UNA menjawab bahwa kontradiksi ini dapat diselesaikan melalui mekanisme otorisasi berjenjang. Pengguna dapat memilih untuk membuka data non-sensitif ke pelatihan model AI, dan bagian privasi dilindungi oleh teknologi enkripsi. Misalnya, protokol berbasis bukti tanpa pengetahuan dapat memverifikasi validitas data tanpa mengekspos data asli. ”
Luyou menambahkan bahwa transparansi itu sendiri adalah dasar untuk membangun kepercayaan. "Dengan mencatat seluruh proses kontribusi dan penggunaan data melalui blockchain, kita dapat mencegah penyalahgunaan data dan juga mendorong partisipasi pengguna. Misalnya, pihak proyek dapat menggunakan mekanisme imbalan token untuk mendorong pengguna memberikan data berkualitas tinggi, dan membatasi tindakan jahat melalui sistem reputasi di blockchain."
2. Kesenjangan antara kelayakan teknis dan penerapan skenario
Meskipun solusi teknis sudah memiliki bentuk awal, implementasi nyata masih menghadapi kendala. Una menunjukkan: "Saat ini, sebagian besar proyek yang menggabungkan Web3 dan AI masih berada di tahap konsep, kurang memiliki model bisnis yang jelas dan kebutuhan mendesak dari pengguna. Banyak pengembang yang hanya ingin ikut-ikutan, secara paksa menyisipkan fungsi AI ke dalam aplikasi blockchain, yang justru terlihat tidak sesuai." Dia berpendapat, kunci keberhasilan terletak pada menemukan skenario yang tepat, seperti berbagi data medis secara terdesentralisasi, penegakan hak cipta konten oleh kreator, dan lainnya.
Lyu Yao mengambil produk pembuat pasar sebagai contoh untuk mengemukakan potensi aplikasi AI di bidang keuangan. "Pembuat pasar tradisional bergantung pada strategi manual, yang memiliki risiko manipulasi pasar. Jika likuiditas dapat disediakan secara otomatis melalui algoritma AI dan dikombinasikan dengan transparansi blockchain, itu dapat secara signifikan meningkatkan keadilan transaksi." Namun, dia juga mengakui bahwa produk semacam itu perlu melewati verifikasi jangka panjang untuk mendapatkan kepercayaan pengguna. "Keamanan dana, stabilitas algoritma, dan kepatuhan adalah semua hambatan yang harus dilalui."
Tiga, Kepercayaan Pengguna dan Pembangunan Ekosistem
1. Bagaimana cara membongkar stigma "Web3 adalah penipuan"
Lu Yao memulai dari pengalaman pribadinya, menunjukkan bahwa industri Web3 menghadapi krisis kepercayaan yang serius. "Ketika saya menyebutkan bahwa saya terlibat dalam Web3 di industri tradisional, orang sering kali mengaitkannya dengan penipuan atau spekulasi. Stigmatisasi ini berasal dari perkembangan yang tidak teratur dari proyek-proyek awal dan kurangnya pengawasan." Dia menyerukan kepada para pelaku industri untuk lebih memperhatikan nilai produk daripada spekulasi jangka pendek. "Hanya dengan menciptakan aplikasi yang benar-benar menyelesaikan masalah pengguna, kita dapat mengubah persepsi orang luar."
Una berpendapat bahwa pendidikan dan misi adalah kunci. "Banyak pengguna bahkan praktisi tidak memahami misi inti Web3. Kita perlu meningkatkan kesadaran publik melalui kerja sama internasional (seperti bekerja sama dengan Forum Tata Kelola Internet PBB), sambil mendorong protokol standar dan kerangka tata kelola, untuk mengurangi kekacauan dalam industri."
2. AI Hibrida dan Kedaulatan Data Pengguna
Menyikapi keadaan penyalahgunaan data pengguna dalam aplikasi AI, Una mengusulkan solusi "AI hibrida". "Pengguna dapat menyimpan data privasi secara lokal atau di jaringan terdesentralisasi, dan hanya memberi izin kepada agen AI tertentu untuk menggunakannya. Misalnya, data kesehatan pribadi diproses oleh AI lokal, sementara data publik (seperti informasi cuaca) dapat diakses melalui model terbuka seperti ChatGPT." Model ini tidak hanya melindungi privasi, tetapi juga memanfaatkan kemampuan AI secara maksimal.
Dia lebih lanjut menyebutkan bahwa ekosistem sumber terbuka akan mendorong proses ini. "Model sumber terbuka seperti Llama dan DeepSeek dari Meta telah menurunkan hambatan teknologi, memungkinkan lebih banyak pengembang untuk berpartisipasi dalam membangun aplikasi AI yang berpusat pada pengguna. Di masa depan, setiap pengguna mungkin memiliki asisten AI khusus, yang dilatih berdasarkan data pribadi, tetapi kedaulatan data selalu berada di tangan pengguna."
Empat, Outlook Masa Depan: Penyerapan Teknologi dan Kolaborasi Ekosistem
1. Dari spekulasi ke nilai: Aturan bertahan hidup proyek
Proyek Web3 yang ingin bertahan lama harus menyeimbangkan ekonomi token dengan nilai teknis. "Token tidak boleh hanya menjadi alat pendanaan, tetapi harus terikat erat dengan fungsi produk. Misalnya, melalui token yang mendorong pengguna untuk menyumbangkan data, berpartisipasi dalam tata kelola, atau menukarkan layanan." Dia menyarankan para investor untuk memperhatikan latar belakang tim dan kemampuan implementasi teknis, bukan hanya mengejar popularitas pasar secara membabi buta.
Una menyatakan bahwa "Kesuksesan ChatGPT telah melalui akumulasi teknologi selama puluhan tahun, dan Web3 juga memerlukan kesabaran. Proyek harus fokus pada skenario yang tersegmentasi, seperti mewujudkan perputaran data lintas platform melalui blockchain, atau memanfaatkan AI untuk mengoptimalkan efisiensi pelaksanaan kontrak pintar."
2. Keseimbangan antara regulasi dan inovasi
Para pembicara sepakat bahwa kepatuhan adalah isu yang tidak dapat dihindari dalam penggabungan Web3 dan AI. Una menggunakan Singapura sebagai contoh, menunjukkan bahwa pemerintah perlu memperkuat perlindungan investor sambil mendorong inovasi. "Kasus FTX mengungkapkan kerentanan bursa terpusat, dan penggabungan keuangan terdesentralisasi (DeFi) dengan AI di masa depan mungkin menjadi titik terobosan, tetapi perlu dibangun mekanisme audit yang transparan dan kerangka pemisahan risiko."
Lu Yao menambahkan bahwa regulasi tidak boleh dilakukan secara seragam. "Misalnya, algoritma pembuat pasar otomatis dapat mewujudkan pemantauan waktu nyata melalui catatan di blockchain, yang tidak hanya menjamin keadilan, tetapi juga memberikan dukungan data untuk regulasi. Kuncinya adalah menemukan titik keseimbangan antara inovasi teknologi dan pengendalian risiko."
Penutup: Memperbaiki diri di pasar bearish, menunggu bunga mekar di pasar bullish
Baik revolusi kedaulatan data yang diusulkan oleh Guru Una maupun produk pembuat pasar AI yang dibayangkan oleh Lu Yao, keduanya perlu melalui iterasi teknologi dan pembinaan ekosistem. Penggabungan Web3 dan AI bukanlah sekedar hibrid, melainkan suatu keharusan dalam evolusi teknologi. Ketika hegemoni data dipecahkan dan kedaulatan pengguna ditegakkan, kita akan menyambut era digital yang lebih adil dan lebih cerdas. Namun, realisasi visi ini memerlukan ketekunan dan eksplorasi dari setiap peserta.
Tautan tayangan ulang:
Bagian 1:
Bagian2:
Catatan: Artikel ini disusun berdasarkan diskusi siaran langsung dari tamu, tidak merupakan saran investasi. Pasar memiliki risiko, keputusan harus dilakukan dengan hati-hati.